數據表明，智能工具的使用對人類大腦結構是可能產生實質性改變的。例如，Dahmani et al., （2022）和 Kühn et al.,（2017）的研究表明，長期導航技術依賴可能導致海馬體結構變化，多中心研究顯示灰質密度差異可達3.8-7.9%。因此，當學生群體越來越依賴AI完成作業，當職場新人遇事問題第一反應是'問ChatGPT'，人類引以為傲的批判性思維和解決問題的能力必將不可避免地受到影響。
Perkins, M., & Roe, J. (2023)研究發現，使用ChatGPT的學生在開放式問題得分比對照組低1.2個標準差；Zheng, L., et al. (2023)通過兩組大學生完成議論文寫作（AI輔助組vs傳統組）實驗為例，發現AI組在論點原創性（Cohen's d=0.61）和反駁論證質量（d=0.73）顯著降低。很明顯，過度的AI輔助很容易使人類產生'思維路徑依賴'，面對復雜的社會問題或科學挑戰時，如果總是依賴AI給出的答案，而不是通過自己的努力去探索和理解，那么，我們的思考能力必然會被削弱，'數字原住民'卻'思維新文盲'的悖論群體將會很快且大量地出現。
也許你會說”我不是那種全盤接受生成式AI所給出答案的人“，我是會鑒別的”。那么，你真的不會受到它的不良影響嗎？也不是的。
生成式AI的應答機制本質上是概率模型的產物，它輸出的'標準答案'實質是訓練數據集中最高頻出現的觀點集合。當用戶詢問'市場經濟與計劃經濟優劣比較'時，AI可能依據主流學術文獻給出看似客觀的論述，卻自動過濾掉那些雖然小眾但卻可能極具啟發性的異質化觀點。這意味著，AI傾向于引導用戶接受特定的觀點或解決方案，并且自動替你隱藏了其他的可能性。這種隱形的認知篩選機制，正在將人類思維禁錮在數字巴別塔的圍墻之內。
更隱蔽的危機在于AI的'選擇性沉默'。當用戶在探討某些議題時，'服務器繁忙'的提示如同數字時代的焚書坑儒。斯坦福大學監測數據顯示，主流AI模型對涉及地緣政治、倫理爭議等復雜議題的回避率高達91%，這種對話邊界的預設實質上構建了新的認知禁區，不僅限制了個體獲取全面信息的機會，還可能造成認知上的偏見，使人們的思想變得更加單一化。批判性思維的根基正在被悄然腐蝕，而人類所有的技術進步都是從說“不”開始的，創造性思維往往需要跳出常規框架去尋找解決方案。
破解困局的關鍵在于重建'人機認知差'。古希臘智者普羅塔哥拉提出'人是萬物的尺度'，在AI時代需要重構為'人應成為AI的標尺'。這要求我們必須打破“回音室效應”，培養開放心態，尋求多樣化的信息來源，從而建立超越算法局限的知識體系。只有建立跨維度的知識儲備，才能確保人類始終站在認知制高點。
真正的智者正在開創人機協作的新范式。諾貝爾經濟學獎得主塞勒教授團隊開發出'對抗性提問'訓練法：要求研究者必須用AI生成的結論作為反方觀點，通過正反博弈深化認知。麻省理工學院的'蘇格拉底式AI'項目更開創性地將對話模型設置為持續質疑者，強制用戶不斷修正論證邏輯。這些創新實踐證明，當人類以主人姿態駕馭AI時，技術才能真正成為思維躍升的階梯。
